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指纹图像拼接算法

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指纹图像拼接算法
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一、接触式传感器VS按压式传感器
        目前市面上大部分指纹传感器为按压式,手指按在传感器上不需要移动就可以采集图像。这种方法的优点是简单,用户不需要专门培训。另一方面,这种方法也存在一些缺陷:
        1. 出于传感器技术和操作环境,传感器很容易变脏,必须定期清理。很多人因为卫生的原因不愿意把自己的手指放在别人使用 过的传感器上,尤其是在传感器看起来很脏的时候;
        2. 当手指离开传感器时,传感器上或多或少会存在指纹残留,有时候传感器会因为这些残留而误认为有手指按上去,因此,不得不采取一些措施以防止传感器误判;
        3. 旋转对指纹识别也是个问题,有些算法不支持大角度旋转(例如,旋转角度不超过20°),通常需要一个导向机制以帮助手指放在正确的位置上;
        4. 通常在传感器的面积和成本上需要折中,尤其是固态传感器,其成本主要依赖于芯片面积,对于面积较大的芯片,每个晶圆 的产量相对减少,因此成本也相对提高,另外,面积大的芯片成品率更低,废弃量也越大。一个典型的电容式按压传感器,其面积15mm*15mm,这已经是很大的了。
        为了降低成本,尤其是硅半导体传感器,建议使用滑动式传感器。由于滑动仅仅是由垂直方向的运动构成,因此传感器必须要和手指一样宽。另一方面,传感器原则上可以只有一个像素的高度。事实上,手指的滑动速度未知且在滑动的过程中速度会发生变化,叠加不同帧图像唯一可靠的方法有赖于帧图像之间的重叠度,因此传感器典型的高度是大于一个像素。滑动结束后将由这些帧重构出一个单一的指纹图像。这个过程可以通过一边采集帧图像一边拼接来完成。事实上,使用滑动技术,硅传感器的大小可以降到原来的十分之一,成本也相应的减少。

                 图 1 当用户手指在传感器上滑动时,传感器采集帧图像,并用帧图像来重构指纹图像

       滑动式方法最开始用于热敏式传感器,因为滑动必须要有“热敏”设备。事实上,在手指和传感器之间温度达到平衡时,图像会很快消失,然而,当滑动时这个平衡会连续被打断,因为脊和谷交替接触传感器,导致连续的温度变化。目前,按压和滑动都用在不同的传感器上,光学滑动式传感器也有。
       不像按压式设备,由于在滑动过程中,手指会清洁传感器表面,因此滑动式传感器看起来比较干净。没有残留指纹。指纹图像没有旋转,因为手指通常都是沿着一个方向滑动(在传感器的一些机制导引下,例如设计滑动凹槽),然而,滑动式传感器也存在一些缺点:
        1. 新手在第一次使用传感器时,可能会遇到一些困难(例如滑动速度过快,图像不连续),总的来说,没有按压式传感器自然。简单的说,滑动式传感器有一个更高的习惯性周期;
        2. 接口必须能采集与手指滑动速度对应的足够多的帧图像,这在滑动速度过慢的情况下有点困难,但对微处理器和I/O接口不是问题;
        3. 完整的指纹图像必须由帧图像来重构,这个过程非常耗时,且经常会发生错误,尤其是对于低质量的手指和不均匀的滑动速度。

二、指纹图像重构
 
       滑动式方法可以使传感器的成本显著降低,但是要求可靠的重构算法。图2显示了热敏传感器指纹重构算法的框架图。帧大小为280*30像素,主要步骤如下:
        1. 帧图像质量计算。对于每幅帧图像,由图像对比度评估一个全局质量测度和几个局部测度,所有后续步骤都由这些测度导出。
        2. 帧图像配准。对于连续的两帧图像,假设唯一可能的变换为全局平移,其中是主导的,但是有限的也可以用来处理水平方向上的平移。找出平移向量,即在平移向量空间中找出平移向量以配准相邻的两帧。
        3. 松弛。当帧图像质量较低时,配准可能失败,也可能得出一个错误的配准向量。假设手指滑动速度具有一定的连续性,那么平移向量也应具有一定的连续性。平移向量的连续性可以通过松弛算法获得,松弛算法具有很好的平滑特性,又不会对正确的测度有太大影响。
        4. 拼接。经过松弛算法获得的增强的平移向量用来配准和叠加帧图像。重构图像的像素由帧图像对应的像素加权得到。
         图3为半导体滑动式传感器AES1711采集的帧图像,帧大小为128*8,共125帧。
         图4为图3中帧图像重构的指纹图像。

图 2 指纹重构算法,所有步骤在帧集上顺序执行

图 3 AES1711传感器采集的原始帧图像(125帧)

图4 为图3中帧图像重构的指纹图像

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